客户需求数据分析的误区

壹、数据分析的误区有哪些?1.数据分析需要巨大的投资

如今，似乎所有新技术的投资都必须经过严格的财务支出审查流程。 “成本是多少？”是IT和业务经理在提出项目或部署新工具时首先考虑的问题之一。

有些认为数据分析本质上是一项昂贵的任务，仅限于拥有大量预算或大量内部资源的组织。 然而，事实并非如此。 场上有许多开源和其他工具可以帮助展示数据分析的价值，并且基于云系统的大数据架构比传统数据仓库便宜得多。 一旦您清楚了内部数据存储和您要解决的问题，您就可以轻松利用云中的分析来解决您的业务问题。

数据分析还经常用于实现三个成果：提高流程效率、实现收入增和主动管理风险。 总体而言，数据分析在所有应用域中都发挥着重要作用。 该公司具有巨大的成本优势。

2.您需要“大数据”来进行分析

对于许多来说，大数据和分析的概念是互补的，分析用于生成企业业务洞察并改进决策。 为此，您需要收集大量数据。

当然，大数据分析的好处是显而易见的，拥有这些资源的公司可以通过利用大数据存储作为其分析工作的一部分来获得显着的竞争优势。 然而，大数据对于分析来说并不是必需的。

分析师需要的是具体数据，而不是更多数据。 为了更好地支决策和提高绩效，公司需要更多地考虑其业务用户并决定他们需要访问哪些数据以及如何呈现这些数据，而不是关注更多数据。 超过95%的用户会寻求与工作相关的信息来支决策和提高业务绩效，因此公司需要以最简单的格式提供这些信息，以便用户可以快速找到重要的信息。

3.分析消除了为偏见

自动化系统的执行方式不应存在偏见。 但技术是由类创造的，所以它消除了这一切。 偏见几乎是不可能的。

有些认为分析和机器学习消除了类偏见。 不幸的是，这并没有发生。 使用“训练数据”调整算法和分析，并重现“训练数据”具有的所有特征。 在某些情况下，分析过程可能会引入良性偏差，但也可能会出现更严重的偏差。 仅仅因为“他们这么说”并不意味着答是公平或有用的

4.最好的算法意味着绝对的胜利

数据。 谷歌工程师，有时算法并不够重要，结合大量数据的简单统计模型比具有大量特征和摘要的“智能高级模型”更好，我们相信结果可以。

5。 信任统计模型和算法，它们构建和部署得越多，就越相信它们能够支决策，这可能是因为用户觉得无法挑战模型，因此必须信任创建它们的“聪明”。 在过去的50到60年里，我们多次听到“工智能将在20年内取代类的工作”，而且仍然有反复强调这一观点，我们还有很多工作要做。 相信我们输出的结果，但在那之前我们需要挑战构建算法和模型的来解释他们如何获得答，而不是我们不能依赖他们需要透明度，以便我们可以信任和信任。 核实。 贰、大数据工程师数据治理误区包括哪些?

【简介】大数据时代，数据成为社会和组织的宝贵资源，像工业时代的石油、电力一样推动一切。 但如果油中杂质太多，电压电流不稳定，数据值岂不是会很大？折，甚至根本无法使用。 那么大数据工程师的数据治理误区有哪些呢？

误区一：客户需求不明确

因为客户要求厂商帮你做数据管理您的数据一定遇到了各种问题。 但做什么、怎么做、做什么范围、之前做什么、之后做什么、要达到什么目标、销售部门、技术部门和厂家之间如何配合……很多客户都没有想过清楚地。 你真正想解决的问题。 数据治理很难找到切入点。

误区二：数据治理是技术部门的事

数据问题的原因往往是企业技术，例如：数据来源众多、职责不清，导致同一数据在不同的信息系统中有不同的表现形式，存在业务需求不明确、数据填写不规范或缺失等问题。 很多表面上的技术问题，比如ETL过程中的代码变更，导致数据处理错误，影响报表数据的准确性，实际上是业务管理的不规范。

误解三：广泛而全面的数据治理

出于投资回报率的原因，客户往往拥有广泛而全面的数据治理，涵盖所有业务部门和技术员。 他们希望管理整个数据生命周期，从数据生成到处理、应用和销毁。 从企业系统，到数据中心，再到数据应用，他们希望所包含的每一条数据都能纳入数据治理的范围。

我想和大家分享一下大数据工程师对数据治理的误解。 希望大家在以后进行大数据分析时能够有效避免它们。